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J-GLOBAL ID：201902261887571833   整理番号：19A0696327

生成モデルと印象評価を用いた文字フォント推薦システム

Generative Model Based Font Recommendation System Using Perception Classification

著者 (3件)： 藤田裕樹 (北陸先端科学技術大学院大) ,  謝浩然 (北陸先端科学技術大学院大) ,  宮田一乘 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： CG-173  ページ： Vol.2019-CG-173,No.9,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2019年02月26日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現在世の中には多くの文字フォントが存在しており,それらの多くを利用することができるが,現状として所望のフォントを取得することは困難である.本研究ではこのような問題を解決するために,画像から得られる特徴量と人が文字画像から感じる印象とを結びつけることを試みた.画像特徴量を取得するために生成モデルの一つであるVariational Autoencoderを使用し,その多次元潜在空間における印象の分布データを取得するために,生成された文字フォント画像からどのような印象を受けるのかというアンケート調査を行なった.以上の調査で得られた分布データに対して,Manifold Learningを用いて人が操作しやすい二次元まで次元削減を行ない,その二次元上の分布密度を各印象ごとにヒートマップとして表示した.そのヒートマップ上をマウスで移動することで,対応する文字フォント画像を連続的に変更しながら表示するユーザーインターフェースを開発した.(著者抄録)

シソーラス用語： *文字 ,  *フォント ,  *情報システム ,  評価 ,  モデル ,  アンケート ,  ユーザインタフェイス ,  次元縮小 ,  指標 ,  学習 ,  変分法 ,  アルゴリズム ,  主題図 ,  GUI【計算機】 ,  類似性 ,  *画像処理システム ,  ヒートマップ ,  構造的類似性 ,  生成モデル ,  自己符号化器
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  印象評価 ,  画像特徴量 ,  *推薦システム ,  多様体学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (17件)：

• Google Fonts (online), available from <https://fonts.google.com/> (accessed 2019-1-18).
• FONT SQUIRREL (online), available from <https://www.fontsquirrel.com/> (accessed 2019-1-18).
• Paul Upchurch, Noah Snavely, and Kavita Bala: From A to Z: Supervised Transfer of Style and Content Using Deep Neural Network Generators, arXiv: 1603.02003 (2016).
• Samaneh Azadi, Matthew Fisher, Vladimir Kim, Zhaowen Wang, Eli Shechtman, and Trevor Darrell: Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer, arXiv: 1712.00516 (2017).
• Saemi Choi, Kiyoharu Aizawa, and Nicu sebe: FontMatcher: Font Image Paring for Harmonious Digital Graphic Design, ACM, pp.37-41 (2018).

タイトルに関連する用語 (4件)： 生成モデル ,  印象評価 ,  文字フォント ,  推薦システム